行人导航定位：IEKF-SWCS算法的应用与优势

"行人自主导航和定位的IEKF-SWCS方法" 本文主要探讨了在行人自主导航定位领域中，如何解决由可穿戴式惯性测量单元(IMU)引起的累积漂移误差问题，以提高导航定位的精度。研究人员提出了一个基于改进扩展卡尔曼滤波(Improved Extended Kalman Filter, IEKF)的行人导航定位方法，结合了分段闭环平滑(StepWise Closed-loop Smoothing, SWCS)算法。 首先，传统IMU在长时间运行中会积累误差，导致导航精度下降。为了解决这一问题，研究者建立了一个融合人体运动特征的18维滤波模型。这个模型考虑了行人在行走时的各种复杂运动状态，能够更全面地描述行人运动的动态特性。18维滤波模型包括了行走过程中的线性速度、角速度以及IMU传感器的各种误差参数。 接着，IEKF是卡尔曼滤波的一种扩展，它允许对非线性系统进行滤波处理。在本文中，IEKF被用来估计和校正IMU传感器的漂移误差，从而提高导航定位的准确性。通过在滤波过程中引入非线性模型，IEKF能更好地适应行走过程中人体运动的非线性特性。 然后，为了进一步优化定位效果，研究者设计了分段闭环平滑算法(SWCS)。这种算法可以识别并消除导致轨迹跳变的异常采样点，使得定位轨迹更加平滑。SWCS通过对数据进行分段处理，逐步修正滤波结果，避免了一次性全局平滑可能导致的误差累积。 实验部分，研究团队使用自主研发的IMU传感器进行了实地测试。结果表明，采用IEKF-SWCS方法能够有效地抑制IMU的漂移，显著提高了行人的导航定位精度。值得注意的是，这种方法并不需要额外的硬件投入，只依赖于现有的可穿戴式IMU设备，因此在实际应用中具有较高的性价比。 关键词涵盖了惯性测量单元、可穿戴设备、行人自主导航、改进的扩展卡尔曼滤波和分段闭环平滑等核心概念。这项工作不仅在理论层面提供了新的滤波和平滑策略，而且对实际的行人导航系统设计具有重要的指导意义，为未来的研究和应用提供了新的思路。